一种基于改进劳埃德算法的多无人机协同搜索与覆盖优化方法

一种基于改进劳埃德算法的多无人机协同搜索与覆盖优化方法，适用于动态环境下的目标搜索任务。首先，利用概率假设密度滤波器对目标分布进行实时感知与估计，动态更新目标概率地图，从而提升系统对目标状态变化的响应能力与搜索精度；其次，采用多图融合机制，将目标概率地图、不确定性地图与搜索信息素地图进行动态加权整合，实现关键区域信息的优先共享与更新，提升多无人机之间的协作效率与通信资源利用率；最后，基于改进型劳埃德算法，引入多步预测机制与方向引导的质心更新策略，优化搜索路径生成，避免路径收敛至低价值区域。通过本发明的方法，系统可在复杂动态环境中实现自适应、高效的搜索与覆盖控制，显著提高多无人机任务执行的稳定性、实时性与整体鲁棒性。